Programme
Première partie ouverte à l’ensemble des membres de l’IRIT (Auditorium J Herbrand)
- 13h45
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Accueil des participants
- 14h00
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Ouverture par la Direction de l’IRIT
- 14h05
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Présentation de l’axe Systèmes SocioTechniques Ambiants par Marie-Pierre Gleizes, Responsable de l’axe
- 14h25
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Présentation de Midi-Pyrénées Innovation
- 14h45
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Présentation de Toulouse Tech Transfer
- 15h00
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Pause Café
Deuxième partie réservée aux membres de l’axe Systèmes SocioTechniques Ambiants (Salle des thèses)
- 15h15
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Démonstrations et discussions
- 17h00
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Conclusion
Contenu de ce livret
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Logiciels de rééducation cognitive pour un meilleur maintien à domicile des personnes âgées, F. Vella
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Technique d’Interaction ambiantes pour la manipulation d’Environnement Virtuel 3D : application à la simulation d’une maison intelligente et au couplage physique via le bus KNX, L.-P. Bergé
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Indexation de données MultiMédia Embarquées pour le diagnostic et le suivi des traitements des Démences, J. Pinquier
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Interaction Homme Robot : vers une perception multimodale de l’homme dans son environnement au quotidien… Le projet RIDDLE, I. Ferrané
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Rosace : Auto-organisation d’un collectif de robots en situation de crise, P. Glize
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Amadeus : sensibilité au contexte et adaptation dans les systèmes ambiants par une approche multi-agent adaptative, V. Guivarch
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Système d’assistance à la prise de médicaments basé sur la technologie sans contact, F. Peyrard
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Saver : Self-Adaptive Energy Saver, F. Gatto
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Ingénierie Dirigées par les Modèles : application à l’ambiant>>, J.-M. Bruel
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Projet ANR INCOME : INfrastructure de gestion de COntexte Multi-Échelle pour l’Internet des objets, J.-P. Arcangeli
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Systèmes d’informations et systèmes ambiants, A. Péninou
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EcoToul : Mobilité intelligente par géolocalisation de smartphones, P. Glize
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POLYMORPHE: Processus Ouvert Libre dYnamique et Multidisciplinaire pour l’autOnomie Retrouvée des Personnes de l’Hôpital au domicilE, F. Peyrard
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Axe scientifique : « Systèmes SocioTechniques Ambiants »
Responsables
Contexte
Les avancées technologiques ont conduit à une explosion du nombre et des fonctionnalités des appareils électroniques que côtoient les personnes dans leur vie quotidienne. Dans ce contexte, la conception de systèmes suppose un déplacement d’une vision centrée sur des machines multifonctions vers un ensemble d’appareils variés en interaction, distribués et disséminés dans l’environnement, accessibles par des interfaces, plongeant l’utilisateur dans des mondes de réalité augmentée et mixte. Dès lors, l’individu et son contexte social, physique et organisationnel sont au centre des préoccupations de la conception de ces systèmes qui peuvent s’adapter aux besoins et au comportement des utilisateurs. Le couplage homme-système doit être intuitif en corrélant les contenus des échanges, la multi-modalité et autres ressources d’interaction. Certains traitements peuvent se déployer pertinemment dans le réseau (couplage des systèmes) sans contrôle des utilisateurs et doivent, de plus, être mis en œuvre par des entités autonomes de manière collective et enfouie.
L’intelligence ambiante vise à satisfaire les besoins individuels et sociétaux des utilisateurs en développant un nouveau type de systèmes sociotechniques, où les êtres humains interagissent avec des composants matériels et logiciels distribués dans leur environnement. L’intelligence ambiante considère donc de nombreux appareils électroniques hétérogènes, souvent mobiles (PDA) ou intégrés (vêtements…), distribués dans l’environnement, interagissant de façon dynamique et offrant des moyens d’interaction exploitant les ressources. Étant donnés la nature générique et la complexité de ce but global, nous associons à ces entités des comportements autonomes leur permettant de s’auto-organiser pour faire émerger de nouveaux services adaptés à l’environnement sans développement supplémentaire. En particulier, l’aspect dynamique fort doit être pris en compte : des entités peuvent apparaître et disparaître, les besoins des utilisateurs se modifient, les capacités d’interactions multimodales avec les utilisateurs évoluent, …
Ces systèmes constitués d’êtres humains et de composants en interaction sont des « systèmes sociotechniques ambiants ». Leurs composants dits ambiants peuvent être des entités physiques ou des logiciels distribués. Ils ont des capacités d’interaction, un comportement autonome et ont la capacité de s’adapter à la tâche courante de l’être humain et aux ressources numériques et physiques disponibles.
L’intelligence ambiante est appelée à toucher tous les aspects de la vie quotidienne constituant de facto un puissant moteur d’innovations et de développement. Il s’agit en effet de fournir des services et des dispositifs répondant de manière située, c’est-à-dire de manière adaptée en toute circonstance, en tout lieu et à tout instant, à la fois à des besoins individuels et à des défis sociétaux et ceci dans tous les secteurs d’activités. Il ne s’agit plus seulement d’augmenter les gains de productivité des personnes et des entreprises, mais aussi de développer des artefacts technologiques qui améliorent le bien-être de l’individu et de la société. Il ne s’agit plus seulement de produire de l’informatique prête à consommer, mais bien de permettre au citoyen comme à l’entreprise, d’être l’acteur-architecte de ses propres services, (re)façonnables à volonté ; ceci en toute sécurité et dans le respect de la législation et des valeurs.
L’impact de l’intelligence ambiante est clairement identifié et chiffré dans les rapports de la Stratégie Nationale de la Recherche et de l’Innovation, dans les journaux spécialisés, dans les priorités de l’Emprunt National, dans les appels à projets européens 2010, tout comme ceux de l’ANR. De nombreux secteurs industriels sont concernés : environnement, alimentation, agriculture, communication, tourisme, habitat, transport, e-administration, éducation, culture, santé, sécurité civile, développement urbain, etc.
Problématique - Défis
Les enjeux de la conception et de la maintenance de tels systèmes sont basés sur les capacités d’hyper-interaction entre les composants humains, physiques et/ou artificiels. Cela signifie que les composants de ces systèmes font intervenir de multiples facettes d’interaction et sont conçus pour interagir en exploitant le plus possible les ressources disponibles dans l’environnement considéré. Ils doivent être capables d’interagir avec d’autres composants qui ne sont pas a priori connus à la conception. Ces systèmes doivent être ouverts et pouvoir accueillir à tout moment et en tout lieu de nouveaux composants entrant dans le système. De plus, parce que les composants sont autonomes et mobiles, ils doivent pouvoir choisir le moyen d’interaction le plus pertinent et trouver les autres entités avec lesquelles interagir en fonction de leur environnement. L’utilisateur bien qu’au centre de ces systèmes n’a pas le contrôle de toutes les activités, en cela le système est enfoui. Il peut, bien entendu, émettre une demande de service qui doit être satisfaite. Mais des tâches collectives peuvent être réalisées par des composants artificiels de manière transparente en tendant en permanence vers une qualité et une continuité de service optimales sans être ni initiées, ni pilotées par l’humain.
Pour relever le défi de conception de ces systèmes, des recherches sont menées en synergie à l’IRIT pour résoudre des problèmes liés :
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Au collectif. Il s’agit non seulement d’étudier les interactions (entre agents artificiels, physiques et/ou humains) et le moyen d’obtenir un comportement collectif cohérent et adaptatif malgré la complexité et la dynamique, mais également d’étudier les propriétés du groupe dans son entier, en tant qu’institution formelle ou informelle.
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A l’humain. Il faut comprendre ses besoins, ses raisonnements et son comportement (afin de pouvoir les anticiper et leur répondre de façon efficace).
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A l’agent artificiel. Il faut étudier ses différentes facettes comme la prise de décision, l’autonomie, l’adaptation.
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A l’environnement. Il est nécessaire de savoir le représenter dynamiquement et de savoir le reconnaître pour s’y adapter.
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Aux méthodes et outils de conception. Il faut fournir aux futurs concepteurs un ensemble de modèles, de méthodes et d’outils pour déployer ces systèmes ouverts.
Dans cet axe, les équipes de l’IRIT étudient donc des modèles, des méthodes et des techniques pour augmenter les facultés des entités individuellement et collectivement par : le raisonnement et la prise de décision, l’apprentissage, l’auto-adaptation, l’auto-organisation et l’interaction. Ces travaux traitent des propriétés d’hyper-interaction, d’ouverture dans les systèmes enfouis ayant des fonctionnalités émergentes. Les principaux domaines d’applications auxquels s’adressent ces travaux sont l’aéronautique et le transport (e.g. aide à la gestion et à la maintenance), la santé et la sécurité (e.g. assistance à la personne, maintien à domicile), la culture e.g. musée) et l’éducation (e.g. campus intelligent).
Principaux verrous scientifiques
La conception de systèmes ambiants soulève donc de nombreux défis scientifiques. Actuellement, les équipes de recherche de l’IRIT étudient entre autres les problèmes liés au multi-*, à la non finalité de ces systèmes, à la dynamique et à l’interdisciplinarité. Ces verrous scientifiques ont la caractéristique d’être transversaux aux différents niveaux de conception de ces systèmes. En effet, le développement de systèmes ambiants nécessite l’utilisation de différentes technologies et/ou outils. Ces derniers sont décrits sous la forme d’une pile, appelée AmiLab (Ambient Laboratory) où les niveaux les plus bas représentent les composants les plus élémentaires et les niveaux les plus hauts les éléments plus complexes conçus à l’aide des niveaux inférieurs.
Le défi du multi-* se retrouve clairement à tous les niveaux de l’AmiLab. En effet, dès que plusieurs utilisateurs, objectifs, techniques d’interaction, disciplines, dispositifs, artefacts interagissent au sein d’un même système de nouvelles problématiques apparaissent. Actuellement les équipes de recherches de l’IRIT s’intéressent aux problématiques suivantes : le choix du moyen de communication et d’interaction avec l’utilisateur, la difficulté d’analyser des situations multi-locuteurs et multi-personnes, la conception de systèmes distribués à grande échelle, le contrôle du comportement cohérent de ce collectif, l’optimisation des ressources en présence, la gestion de plusieurs contextes et la prise en compte d’exigences provenant de multiples domaines.
Le défi associé à la non finalité provient de l’impossibilité à concevoir une partie du système (appelée AmID : Ambient Intelligent Devices), en ayant connaissance de sa future utilisation réelle dans un système plus grand. Un AmID est l’assemblage conjoncturel de sous-systèmes, conçus par de multiples concepteurs, en ignorant sa finalité. Ce postulat de l’absence de finalité est au centre des recherches à l’IRIT et exige de trouver de nouveaux paradigmes, notamment d’adopter une conception ascendante. Le point central et original est de fournir les moyens aux AmID de s’adapter à leur contexte, soit en sachant choisir l’interface adaptée, soit en sachant réaliser la bonne action pour satisfaire les besoins des utilisateurs et ce en étant transparent pour l’utilisateur. Comme le concepteur ne connaît pas le rôle que jouera l’AmID dans le système ambiant dans lequel il sera plongé, la fonction initiale pourra être détournée. Par exemple, le téléphone portable est aujourd’hui utilisé comme miroir ou comme lampe de poche, ce qui n’avait pas été prévu à l’origine. La conception de ces systèmes requiert donc une approche novatrice car comme ils sont ouverts, incomplètement spécifiés, complexes et distribués. Les concepteurs n’ayant plus la capacité de les contrôler dans leur globalité et de les concevoir de manière descendante, les fonctionnalités du collectif seront émergentes.
Le défi de prise en compte de la dynamique est nécessaire à tous les niveaux de l’Amilab. Cette dynamique requiert des systèmes autonomes et adaptatifs. L’adaptation concerne les capacités cognitives ou la capacité d’apprentissage du système, c’est-à-dire la capacité à tirer parti de l’expérience pour améliorer son comportement. L’adaptation permet enfin d’obtenir un système plus robuste, c’est-à-dire plus résistant à des dysfonctionnements. Au sein des recherches à l’IRIT, la dynamique est prise en compte dans les modalités d’interaction avec un utilisateur par l’étude de l’expression de mécanismes de cross layer, d’architecture d’adaptation, de résolution de problème de cohérences, de modélisation prévisionnelle et de mise à jour de modèles. En conception de systèmes logiciels, les travaux abordent l’expression des contraintes adaptable, la prise en compte des contraintes extra-fonctionnelles, la conception de systèmes de reconfiguration autonomique, l’adaptation de l’information à la personne (recommandation, personnalisation,…), la problématique de détection de situations (contexte x profil x tâche), l’étude de théorie, de modèles de l’auto-adaptation.
L’interdisciplinarité est un défi qui va au-delà des recherches menées à l’IRIT car l’intelligence ambiante est par essence pluridisciplinaire et soulève de nombreux autres verrous scientifiques dans chacune des disciplines concernées appartenant aux SHS (Sciences Humaines et Sociales) ou aux TIC (Technologies de l’Information et de la Communication). Les projets technologiques liés à l’ambiant sont souvent conçus de manière ad-hoc pour répondre à une problématique ciblée. Puis, lors de leur expérimentation, on fait généralement appel aux chercheurs en sciences humaines et sociales pour en évaluer l’acceptabilité. Les résultats sont souvent très insatisfaisants et décevants car le système peut technologiquement être « bien pensé » mais socialement et/ou ergonomiquement et/ou cognitivement inadapté aux utilisateurs. Cette façon « classique » de conduire des projets a l’inconvénient de juxtaposer des procédures sans s’assurer que celles-ci soient conduites au mieux. Les problèmes posés le sont-ils de façon pertinente pour leur résolution ? Les besoins exprimés sont-ils bien évalués ? Les solutions proposées par les spécialistes tiennent-elles compte de paramètres autres que les paramètres technologiques (éthique, acceptabilité, coût cognitif,…) ? Enfin, l'évaluation in fine ne conduit-elle pas à développer des projets dont on risque de se rendre compte, après coup (et après coût) que ces derniers ne correspondent pas à ce qu’on aurait pu faire de mieux ? Aussi pour construire des systèmes ambiants « bien pensés », les chercheurs de l’IRIT travaillent en collaboration avec des chercheurs de SHS. Les travaux en cours consistent à structurer et formaliser un processus collaboratif entre toutes les disciplines concernées, pour bâtir ensemble une méthode qui permette de concevoir un système ambiant.
IRIT (Institut de Recherche en Informatique de Toulouse)
L’IRIT (http://www.irit.fr/) est une Unité Mixte de Recherche, UMR 5505, commune au Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), à l’Institut National Polytechnique de Toulouse (INPT), à l’Université Paul Sabatier (UPS), à l’Université du Mirail (UTM) et à l’Université des Sciences Sociales Toulouse 1 (UT1). L’IRIT, créé en 1990, représente l’un des plus forts potentiels de recherche en informatique en France, fédérant 245 chercheurs et enseignants chercheurs, 45 ITA/ITAOS, 96 post-doc ou contractuels et 205 doctorants, composant les 19 équipes de recherches.
L’IRIT est organisé autour des 7 thèmes suivants :
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Analyse et synthèse de l’information,
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Indexation et recherche d’informations,
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Interaction Coopération Adaptation paR l’Expérimentation,
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Raisonnement et décision,
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Modélisation, algorithmes et calcul haute performance,
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Architecture, systèmes et réseaux,
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Sûreté de développement du logiciel.
Cet ensemble de thèmes met en évidence la couverture scientifique de l’IRIT sur l’ensemble des problématiques de recherche de l’informatique actuelle. L’IRIT organise principalement ses recherches autour de 4 axes stratégiques : Systèmes Ambiants, Systèmes Embarqués, Systèmes Informatiques pour la Santé et Masse de Données et Calcul.
Equipes de recherche impliquées dans l’axe SSTA
Neuf équipes de l’IRIT participent aux recherches menées dans l’axe SSTA. Elles appartiennent aux thèmes 1, 2, 3, 4, 6 et 7 de l’IRIT.
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IRT (Ingénierie des Réseaux et des Télécommunications)
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ELIPSE (Etude de L’Interaction Personne SystèmE),
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MACAO (Modèles, Aspects, Composants pour des Architectures à Objets),
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SAMoVA (Structuration, Analyse et Modélisation de documents Vidéo et Audio),
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SEPIA (Système d’exploitation, systèmes répartis, de l’intergiciel à l’architecture)
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SIERA (Service IntEgration and netwoRk Administration),
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SIG (Systèmes d’Informations Généralisés),
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SMAC (Systèmes Multi-Agents Coopératifs),
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VORTEX (Visual Objects : from Reality To Expression)
Projets
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Système de RObots et de Systèmes Auto-adaptatifs Communicants Embarqués. Projet RTRA AESE - ROSACE - 2007-2013, Partenaires : CERT-ONERA, LAAS, IRIT SIERA SMAC
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Plateforme technologique pour la conception de systèmes ambiants. Projet Opération Scientifique de l’Université Paul Sabatier 2009 AmIE Ambient Intelligent Systems Partenaires 9 équipes de recherche de l’IRIT
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Atelier de Développement d’Agents logiciels pour la gestion de contextes de communIcatiOn dans les Systèmes ambiants. Projet BQR 2011 ADAGIOS, Equipes SIERA et SMAC,
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INfrastructure de gestion de COntexte Multi-Échelle pour l’Internet des Objets. Projet ANR INFRA 2011 INCOME, Partenaires : IRIT: SIERA, SIG, SMAC - Paris Tech - Artal Technologies,
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Conception d’une plateforme d’Aide au Suivi et à la coordination des activités de Soins à domicile. Projet ANR TecSan 2010/PLAS’O’SOINS (ISIS équipe ELIPSE),
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Processus Ouvert Libre dYnamique et Multidisciplinaire pour l’autOnomie Retrouvée des Personnes de l’Hôpital au domicilE. Projet PEPS INS2I 2011 POLYMORPHE, Partenaires : IRIT: ELIPSE, IRT, SMAC - LEREPS (EA4212) - CLLE (UMR 5263) -CHU-T (Gérontologie et Cardiologie)- LISST (UMR 5193),
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Mise en place d’un système d’actimétrie à l’intérieur et à l’extérieur pour l’autonomie et le bien-être. Projet PEPS INS2I INSHS 2011: InOAAB, Partenaires : LISST (UMR 5193) – LEREPS - IRIT : ELIPSE IRT SMAC.
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SUIvi comportemental de Personnes A Domicile, SUIPAD, Projet PEPS INS2I 2011 SUIPAD, Partenaires : LAAS, IRIT (ELIPSE), CLLE (UMR 5236), CHU-T (Gérontopôle)
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Robots perceptuels et interactifs dédiés aux environnements quotidiens, Projet ANR CONTINT RIDDLE, Partenaires : LAAS – Aldebaran – Magellium – Gérontopole – IRIT : SAMoVA.
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Constitution, indexation et enrichissement d’un corpus de sons de l’environnement, Projet ANR CORPUS CIESS, Partenaires : OCTOGONE – Audiogamming – IRIT : SAMoVA.
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EcoToul : Mobilité intelligente par géolocalisation de smartphones, Projet de “l’appel à idées innovantes” de la communauté urbaine du Grand Toulouse. Partenaires : IRIT (SEPIA, SMAC), UPETEC
Implications scientifiques dans des instances régionales
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MSHST (Maison des Sciences Humaines et de la Société de Toulouse), axe « Vieillissement handicap et qualité de vie » P Glize
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Société numérique, P Zaraté
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Institut de la ville, Da Costa, JP Jessel, MP Gleizes
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Fédération SH2D (Système habitat & habitant, pour un objectif de développement durable), JM Bruel, MP Gleizes
Démos
Liste des démos :
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Logiciels de rééducation cognitive pour un meilleur maintien à domicile des personnes âgées, F. Vella
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Indexation de données MultiMédia Embarquées pour le diagnostic et le suivi des traitements des Démences, J. Pinquier
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Rosace : Auto-organisation d’un collectif de robots en situation de crise, P. Glize
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Amadeus : sensibilité au contexte et adaptation dans les systèmes ambiants par une approche multi-agent adaptative, V. Guivarch
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Système d’assistance à la prise de médicaments basé sur la technologie sans contact, F. Peyrard
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Saver : Self-Adaptive Energy Saver, F. Gatto
Logiciels de rééducation cognitive pour un meilleur maintien à domicile des personnes âgées
Participants
Description
Lorsque l’altération cognitive est installée, le but de la prise en soins est la qualité de vie du patient et de ses aidants. Près de 20% des patients souffrants d’une maladie d’Alzheimer (MA) A à un stade sévère restent à domicile, souvent seules. Aux stades légers à modérés, il faut respecter les capacités restantes de la personne, et les Technologies de l’Information et de la Communication peuvent être une aide pour prévenir, stimuler et/ou pallier. Dans le cadre du projet TANDEM, nous avons développé l’application de rééducation TANDEM_GERONTOPOLE qui contient deux exercices de rééducation cognitive « faire du café » et « agenda ».
L’exercice « faire du café » a pour but de faire travailler la mémoire de planification. Celui-ci se déroule en 2 étapes : l’apprentissage de la technique d’interaction adaptée « aimantation », et l’exercice lui-même. La phase d’apprentissage est précédée d’une phase d’initiation de manipulation de la souris (déplacement du curseur à l’écran).
L’exercice « agenda » a pour but de stimuler les capacités cognitives des patients à travers un jeu faisant appel à l’orientation temporelle et à la mémoire des dates. L’exercice s’appuie sur trois dates: la date du jour, la date d’anniversaire d’un proche identifiable au moyen de sa photo et celle du jour de visite du médecin. Durant la démonstration de ces deux exercices, nous illustrerons l’importance de la conception de l’interaction homme machine (IHM) pour tenir compte des troubles cognitifs de la MA et du vieillissement normal de la personne. Nous commenterons les choix de conception d’IHM : nature et importance des retours sonores et visuels pour les réponses en direction de la personne, la technique d’interaction pour le déplacement des objets et la couleur noir du fond d’écran pour l’aspect visuel. L’application TANDEM_GERONTOPOLE permet d’étudier les usages et les effets des outils de rééducation.
Contacts : vella@irit.fr, vigourou@irit.fr et rumeau.p@chu-toulouse.fr
Technique d’Interaction ambiantes pour la manipulation d’Environnement Virtuel 3D : application à la simulation d’une maison intelligente et au couplage physique via le bus KNX
Participants
Originalité
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Support à la conception d’environnement ambiant pour le maintien à domicile
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Aide à la manipulation des données acquises et au pilotage d’une maison intelligente
Approche
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Environnement 3D afin de visualiser le domicile équipé et d’impliquer les utilisateurs finaux dans la conception du système
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Techniques d’Interactions Ambiantes, mécanismes d’interactions facile à appréhender et à apprendre, basées sur la manipulation d’objets de la vie quotidienne : faciliter l’utilisation pour des non expérimentés avec la 3D
Fonctionnalités
Exploration de l’environnement 3D : écran tactile, objet tangible |
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Consultation de données, pilotage via le bus KNX : écran tactile |
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Conception du domicile : objets tangibles |
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Problématique de recherche sous-jacente
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Techniques d’Interactions Ambiantes adaptées à un public large pour les Environnements Virtuels 3D
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Comprendre l’adéquation et le couplage des Techniques d’Interactions Avancées pour les Environnements Virtuels 3D
IMMED : Indexation de données MultiMédia Embarquées pour le diagnostic et le suivi des traitements des Démences
Participants
Les participants de l'équipe SAMOVA à cette action sont :
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Régine André-Obrecht
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Patrice Guyot
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Philippe Joly
Description
L'équipe SAMOVA intervient principalement sur l’indexation en activités du quotidien du patient. Il s’agit de caractériser l’environnement sonore (ambiance) dans lequel évolue le patient à son domicile. Des sons élémentaires tels la parole, la musique et les bruits sont étudiés afin de retouver des zones caractéristiques de discussion, les sonneries (téléphone, sonnette, etc.), les bruits d’utilisation d’objets (bruit d’eau du robinet, aspirateur, chocs, etc.). La fusion entre l’audio et la vidéo permet alors de reconnaître 26 activités différentes.
Interaction Homme Robot : vers une perception multimodale de l'homme dans son environnement au quotidien... Le projet RIDDLE
Participants
Les participants de l'équipe SAMOVA à cette action sont :
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Julien Pinquier
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Christophe Mollaret
Description
L'équipe SAMOVA en collaboration avec le groupe RAP du LAAS-CNRS, poursuit des travaux initiés en 2006 sur l’interaction homme-robot faisant intervenir différentes modalités de communication, notamment la parole et le geste [Burger, 2010]. Dans le cadre du projet RIDDLE (Robots perceptuels et interactifs dédiés aux environnements quotidiens) nouvellement accepté par l’ANR en 2012, cette interaction aura pour cadre l’environnement quotidien de la personne à son domicile. La prise en compte de ce contexte d’interaction se fera au travers de la constitution d’une carte de l’environement (disposition des pièces de vie) dans lequel le robot sera amené à se déplacer et à repérer les emplacements clés (mobilier, …) liés aux habitudes de la personne. Cet environnement sera complété par un ensemble d’objets cible indispensables au quotidien (lunettes, clés, télécommandes, …). Il s’agira pour le robot de percevoir la personne (parole, geste, mouvement, manipulation des objets cible…) et d'être attentifs aux bruits de l’environnement. Le robot pourra répondre aux sollicitations de la personne, se déplacer pour mieux interagir avec elle afin de l’aider à retrouver ou à ranger les objets cibles à leurs emplacements habituels. La perception multimodale de la personne sera basée sur l’analyse conjointe de l’audio et de la vidéo et sur la connaissance du contexte d’interaction et de l’environnement de la personne, les objets cible étant repérés par le biais de tag RFID. Des scénarios faisant intervenir des personnes en situation de maintien à domicile viendront valider les approches proposées dans le cadre de ce projet.
[Burger, 2010] Brice Burger. Fusion de données audio-visuelles pour l’interaction Homme-Robot. Thèse de doctorat, Université Paul Sabatier, janvier 2010.
Rosace : Auto-organisation d’un collectif de robots en situation de crise
Participants
Les participants de l'équipe SMAC à cette action sont :
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André Machonin
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Marie-Pierre Gleizes
Description
Problématique
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Etudier et développer un ensemble d’entités logicielles et de robots autonomes mobiles communicants et coopérants en environnement est celui d’entités mobiles coopérantes fortement dynamique [1].
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Intégrer notamment des propriétés de sécurité, d’auto-préservation, et des capacités d’accomplir des missions par adaptation autonome.
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Le contexte considéré en situation de gestion de crise (ex : feux de forêts), dotées de moyens de communication hétérogènes et évolutifs.
Comment?
Auto-adaptation pour la planification des tâches du collectif de robots autonomes.
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Application de la théorie des AMAS [2]
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Planification autonome
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Décision locale des Agents avec comportement auto-organisateur coopératif
Comportement coopératif
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Chaque robot a une procédure locale générique
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Convient pour des robots hétérogènes
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Collectif de robots ouvert en temps réel
Résultats
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Le temps de secours aux blessés est en abscisse
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L’ordonnée indique le cumul des gravités des blessures des victimes non encore secourues
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La courbe rose est la stratégie de référence où les victimes les plus proches des robots sont secourues en premier.
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Le graphique en bleu est fourni en appliquant la théorie des systèmes multi-agents auto-adaptatifs [3].
Conclusion & Perspectives
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Adapté à la résolution de problèmes complexes et dynamiques [3]
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Coopération naturelle entre les humains et les robots
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Facilite le passage à l’échelle
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Application généralisable à d’autres secteurs (surveillance…)
[1] Projet Soutenu par le RTRA-STAE. Réseau thématique de recherche avancée sciences et technologies pour l’aéronautique et l’espace.
[2] D. Capera, J.P. Georgé, M.P. Gleizes and P. Glize. The AMAS Theory for complex problem solving based on self-organising cooperative agents. In ESAX, LNCS, vol.4457, Springer 2007, pp. 284 – 299.
[3] S. Lemouzy, V. Camps, and P. Glize, Principles and Properties of a MAS Learning Algorithm: a Comparison with Standard Learning Algorithms Applied to Implicit Feedback Assessment. IAT-IEEE/WIC/ACM, 2011, pp. 228–235.
Amadeus : sensibilité au contexte et adaptation dans les systèmes ambiants par une approche multi-agent adaptative
Participants
Les participants à cette action sont :
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Valérian Guivarch - Equipes SIG/SMAC
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André Péninou - Equipe SIG
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Valérie Camps - Equipe SMAC
Description
Ce travail s’insère dans le cadre des systèmes ambiants et a pour objectif de concevoir des systèmes proactifs afin d’assister l’utilisateur dans ses activités quotidiennes. Cette proactivité impose que ces systèmes soient capables de s’adapter et d’anticiper les besoins de l’utilisateur pour lui fournir un service (effectuer une action, fournir une information, etc.). Cette adaptation repose sur un apprentissage dynamique du comportement que doit adopter le système en fonction de son contexte.
Nous proposons le système multi-agent Amadeus dont l’objectif est d’apprendre, en se basant sur l’observation des actions de l’utilisateur, quel comportement doit adopter le système ambiant. Nous considérons à titre d’exemple un appartement doté de capteurs et d’effecteurs, dans lequel évolue un utilisateur. Une instance de notre système est associée à chacun des dispositifs présents dans l’appartement. Chaque instance d’Amadeus interagit avec les autres instances afin d’observer les actions de l’utilisateur et de détecter ses actions régulières sur le dispositif concerné. Le système est alors capable, lorsque des situations similaires se présentent, de réaliser l’action de l’utilisateur à sa place. L’apprentissage porte d’une part sur les actions de l’utilisateur, et d’autre part sur la similarité des situations dans lesquelles ces actions sont réalisées ou à réaliser.
Nous avons pu observer par simulation comment Amadeus réussit à effectuer les actions régulières de l’utilisateur. Sur ce schéma, la courbe bleue représente le nombre d’actions réalisées chaque jour par un utilisateur se déplaçant aléatoirement dans l’appartement, sur une période de cinquante jours. La courbe rouge représente les actions qu’Amadeus a effectué à sa place. Le premier jour, ne possédant aucune connaissance a priori, Amadeus n’a effectué aucune action, mais dès le second jour, il réussit à réaliser une grande partie des actions de l’utilisateur. Au fur et à mesure que les jours passent, le nombre d’actions réalisées par l’utilisateur diminue jusqu'à tendre vers zéro.
Notre système propose trois apports majeurs pour les systèmes ambiants :
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l’ouverture qui permet d’ajouter ou de supprimer à la volée des dispositifs en cours de fonctionnement,
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l’adaptation du comportement du système par apprentissage à partir des actions observées de l’utilisateur,
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la généricité qui porte sur l’applicabilité de l’approche à différents types de système ambiant, ainsi que sur la méthode d’apprentissage proposée qui est locale à chaque dispositif et indépendante de la structure initiale du système.
Système d’assistance à la prise de médicaments basé sur la technologie sans contact
Participants
Les participants à cette action sont :
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Fabrice Peyrard (IRIT équipe IRT - INP ENSEEIHT)
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Emmanuel CONCHON (IRIT équipe IRT - ISIS Castres)
Description
Notre système de santé s’améliore de jour en jour, au profit de personnes qui vivent de plus en plus longtemps. Les personnes âgées nécessitent pour beaucoup d’entre elles d’une assistance pour améliorer leur qualité de vie. Dans ce contexte d’aide à l’autonomie des personnes âgées en pré-dépendance, nous nous intéressons aux risques liés aux erreurs de prises médicamenteuses. Il existe trois sources potentielles de risque d’erreur. Premièrement lors de la prescription chez le médecin, par exemple le patient peut omettre involontairement d’indiquer au médecin une prise de médicaments pour le traitement en cours d’une autre pathologie. Deuxièmement lors de la délivrance des médicaments chez le pharmacien, une ordonnance peut être mal rédigée ou la posologie du médicament peut être erronée. Troisièmement lors de la prise de médicament le patient par exemple peut se tromper de boite, de posologie, mais également oublier de prendre à temps sa prescription. Les risques liés à ces trois étapes sont très différents, avec une probabilité croissante de la première vers la troisième. En effet, un médecin et un pharmacien doivent généralement poser les questions nécessaires pour éviter ces d’incidents qui sont peu fréquents mais les risques ne sont pas nuls. Cependant le troisième cas est le plus fréquent en particulier dans le cas de personnes âgées en phase de pré-dépendance, pour les sujets avec des déficiences cognitives ou des accidentés traumatisés crâniens.
Nous proposons un processus d’élaboration et d’utilisation de la prescription électronique (e-prescription) destinée à réduire les risques d’erreurs de prises médicamenteuses. Nous proposons de limiter les erreurs potentielles induites par le médecin ou le pharmacien grâce à un support informatisé de la prescription. La phase de prise de médicaments est assistée par un système interactif limitant les erreurs de prise. Le processus de prescription électronique s’appuie sur la technologie NFC (Near Field Communication) sans contact, entre le patient, le médecin, le pharmacien et les boites de médicaments.
Depuis ces cinq dernières années, quelques travaux commencent à prendre en considération l’utilisation des technologies sans contact RFID/NFC au service de la personne pour des applications de santé. En particulier Alemdar et Ilie-Zudor balaient un large état de l’art des réseaux de capteurs pour la santé comme les technologies RFID passives et actives. Les travaux de Bravo traitent plus particulièrement de l’utilisation en milieu hospitalier de la technologie NFC pour les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer. Les travaux de Jara se focalisent sur les techniques d’identification de boites de médicaments pour les personnes diabétiques dans le cadre de l’Internet des objets. Enfin les travaux de Vergara traitent d’une prescription mobile à l’aide de la technologie NFC, mais cependant sans prendre en considération les échanges de données avec les systèmes d’informations de la santé.
L’originalité de nos travaux s’articule autour des points suivants : (1) prise d’appui sur les réflexions du CLIO Santé (Comité de Liaison Inter-Ordre Santé) pour informatiser le système de prescriptions en interaction avec les bases de données du DMP (Dossier Médical Personnalisé) et du DP (Dossier Pharmaceutique), (2) utilisation d’une technologie sans fil unique NFC tout au long du processus, (3) conservation d’un comportement naturel du processus en étant vigilant à chaque étape à l’acceptabilité de système, (4) respect de la non diffusion de données personnelles des patients (éthique), (5) proposition d’un processus multi-e-ordonnance et multi-utilisateurs pour la prise de médicaments à domicile et/ou à l’hôpital.
Au travers de projets tuteurés et de stages M2R, nous avons focalisé nos travaux sur le développement de prototypes pour preuves de concepts en utilisant la technologie NFC dans l’environnement Android : (1) pour tagger (lecture/écriture) des boites de médicaments sur smartphone, (2) échanger les e-prescriptions entres les acteurs patients, médecins et pharmaciens, (3) sécuriser (authentification et cryptage) des échanges des données en lecture/écriture et Peer-to-Peer entre les acteurs patients, médecins et pharmaciens, ainsi que les boites de médicaments.
Contacts : Fabrice.Peyrard@irit.fr, Emmanuel.Conchon@irit.fr
Saver : Self-Adaptive Energy Saver
Participants
Les participants à cette action sont :
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François GATTO (IRIT)
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Marie-Pierre GLEIZES (IRIT)
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Lucas ELICEGUI (BNEXTENERGY)
Description
SAVER est un système de régulation de l'énergie dans un bâtiment basée sur la technologie des AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems). Il consiste en une population d’agents indépendants qui, de part leurs interactions et méthodes d’ajustement, produisent collectivement une fonction d’optimisation de l'énergie, en prenant en compte les actions réalisées par les utilisateurs. Le domaine de l'énergie est en forte évolution, tant du côté des producteurs et distributeurs que des consommateurs. La révolution prochaine des SMART-GRIDS caractérisera le domaine par un grand nombre d’entités à la fois consommatrices et productrices d'énergie. Ainsi, les systèmes multi-agents auto-adaptatifs sont un paradigme tout à fait adapté pour envisager à moindre effort des solutions efficaces d'échange et d’utilisation d'énergie.
Les agents du système
Le système est composé d’un collectif d’agents indépendants. Trois types d’agents représentent le monde extérieur au sein du système multi-agent et un quatrième est en charge de l’apprentissage :
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Les agents Capteurs pour traiter l’information des dispositifs de mesures,
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les agents Contrôleur pour agir sur les équipements automatiques du bâtiment,
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les agents Contraintes pour représenter les besoins en confort des utilisateurs ainsi que les contraintes d'économie.
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Les agents Contexte pour apprendre une partie de la dynamique du bâtiment en créant un lien entre une consigne donnée à un équipement et sa conséquence sur les contraintes.
Comportement coopératif
Les agents dit « Capteurs » sont les yeux du système. Ils perçoivent les informations des capteurs physiques présents dans le bâtiment et retransmettent les variations significatives de mesures aux agents « Contexte ». A leur tour, ils identifient si l'état actuel du bâtiment correspond au contexte de fonctionnement qu’ils représentent. Si tel est le cas ils proposent aux agents « Contrôleur » des consignes à appliquer aux différents équipements du bâtiment associés L’agent « Contrôleur » cherche à satisfaire au mieux les contraintes en sélectionnant l’action associée aux prévisions les plus intéressantes qui lui sont proposées.
Objectifs
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Perpétuellement s’adapter à la dynamique du bâtiment.
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Optimiser en permanence les flux d'énergie.
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Conserver une solution robuste aux défaillances
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Supporter l’ajout de nouveaux équipements.
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Se préparer pour l’avenir : les SMART-GRIDS.
Posters
Liste des posters :
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Ingénierie Dirigées par les Modèles : application à l’ambiant, J.-M. Bruel
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Projet ANR INCOME : INfrastructure de gestion de COntexte Multi-Échelle pour l’Internet des objets, J.-P. Arcangeli
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Systèmes d’informations et systèmes ambiants, A. Péninou
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EcoToul : Mobilité intelligente par géolocalisation de smartphones, P. Glize
Ingénierie Dirigées par les Modèles : application à l'ambiant
Participants
Les participants de l'équipe MACAO à cette action sont :
Description
Au sein de l'équipe MACAO, spécialisée en Ingénierie Dirigées par les Modèles (IDM), nous appliquons nos compétences en génie logiciel au service du développement d’applications embarquées et plus particulièrement aux systèmes ambiants qui possèdent des caractéristiques qui bénéficient des apports de l’IDM :
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complexité
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multiplication des domaines et des langages d’expression des contraintes
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importance des plateformes d’exécutions fiables, modulaires et dynamiques
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adaptation dynamique
Dans le cadre des SSTA, nous travaillons principalement sur les axes suivants :
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Langages d’expressions de contraintes pour systèmes ambiants auto-adaptatifs
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Composants sur étagères pour propriétés non-fonctionnelles
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Méthodes formelles de V&V de systèmes embarqués et temps réels
(crédit image : http://goo.gl/3537D)
Projet ANR INCOME : INfrastructure de gestion de COntexte Multi-Échelle pour l’Internet des objets
Participants
La durée du projet est de 44 mois (2012-2015) et la coordination est assurée par Jean-Paul Arcangeli (SMAC). Ce projet est labellisé par les pôles de compétitivité AerospaceValley et System@tic
Description
Les applications sensibles au contexte à destination d’utilisateurs mobiles représentent un marché important pour les applications de demain. Ces applications sont consommatrices d’informations de contexte de haut niveau d’abstraction, obtenues après traitement et filtrage de nombreuses informations de contexte brutes issues directement de l’environnement de l’utilisateur. L’entité logicielle responsable de la collecte, de la gestion (traitement et filtrage) et de la présentation des informations de contexte aux applications s’appelle communément un gestionnaire de contexte. C’est une entité essentielle pour le développement des applications sensibles au contexte grand public. La gestion de contexte est un problème traité généralement dans le cadre de réseaux ambiants. Dans le cadre de réseaux multi-échelles (ambiant, Internet, nuages) et au-dessus de l’Internet des objets, la gestion de contexte devient autrement plus complexe. Elle doit prendre en compte l’hétérogénéité des données, répartir les traitements et les flux d’informations, assurer le passage à l’échelle, gérer des informations de qualité de contexte pour permettre des prises de décision appropriées, respecter la vie privée lors de la transmission des informations de contexte, s’adapter à des environnements dynamiques, ou encore identifier des situations en mixant des données issues de l’Internet des objets et de bases de connaissances. INCOME a pour ambition de fournir des méthodes et des outils pour la gestion de contexte multi-échelle et de répondre aux verrous associés.
INCOME cible le niveau infrastructure pour des applications grand public sensibles au contexte, à déployer à grande échelle en termes de nombre de sites de déploiement et de nombre d’utilisateurs. Pour ce type d’application, les informations de contexte disponibles à l’utilisation varient en fonction des dimensions géographique et temporelle. Dans ces conditions, des stratégies de déploiement autonomiques des entités de gestion de contexte sont essentielles. Ces stratégies permettront de résoudre automatiquement les problèmes liés à l’instabilité et à l’ouverture de l’environnement tout en respectant un ensemble de contraintes de qualité de service ou de sécurité. Le programme scientifique du projet INCOME se décompose en trois thèmes principaux : (i) la gestion de contexte multi-échelle, (ii) la prise en compte des propriétés extra-fonctionnelles de qualité de contexte et de respect de la vie privée, (iii) le déploiement autonomique des entités de gestion de contexte.
INCOME apporte une contribution en termes de composants logiciels et d’intergiciels pour faciliter le développement et le déploiement d’applications grand public sensibles au contexte construites au dessus de l’Internet des objets. INCOME proposera des solutions de gestion de contexte multi-échelle génériques applicables à un grand nombre de domaines applicatifs grand public. Plusieurs scénarios applicatifs seront affinés pendant le projet et permettront de valider notre approche.
Systèmes d’informations et systèmes ambiants
Participants
Les participants de l'équipe SIG à cette action sont :
Description
Une des caractéristiques des systèmes ambiants est d’impliquer un grand nombre de petits éléments électroniques, communicants et interconnectés, autonomes, sensibles au contexte. Cet ensemble d’entités hétérogènes enfouies dans l’environnement de l’utilisateur ont pour objectif de lui fournir des services dits "intelligents", et ce de manière transparente à l’utilisateur.
Dans cette perspective, la notion de système d’information est modifiée : d’une activité de traitement exclusivement centrée utilisateur, l’informatique devient interface entre "objets communicants" et personnes, et entre personnes. "Le système d’information" n’existe plus et laisse place à des "systèmes" plus ou moins diffus, plus ou moins recouvrant, manipulant tous des informations.
Ainsi, d’un point de vue analyse et conception des systèmes d’informations, ces derniers deviennent omniprésents car accessibles par une multitude d'éléments électroniques consommant tous des informations, transparents car ambiants, mutli-serveur (ou multi-sources) car fondamentalement répartis.
L'équipe SIG investit ce domaine afin d’intégrer dans les modèles classiques de SI (ou proposer de nouveaux modèles) certains éléments propres à l’intelligence ambiante : i) la notion de contexte (environnement physique, numérique, social) comme un élément complémentaire des profils utilisateurs classiques, ii) des mécanismes d’adaptation dynamique des accès qu’implique la prise en compte des contextes (contenu, présentation, navigation, services), iii) la nécessité, à partir des contextes et des activités de l’usager, de reconnaître des situations dans lesquelles le système d’information peut être pro-actif par rapport à l’usager (en proposant par anticipation des informations par exemple).
Résultats
A ce jour, différents éléments de recherche sont avancés ou aboutis pour être expérimentés. Nous soulignerons les suivants :
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Analyses de traces d’activités : un premier volet des travaux concerne plus particulièrement l’apprentissage des activités réalisées par l’usager dans différentes situations. Pour cela une thèse soutenue en juillet 2012 propose un modèle de gestionnaire de situations contextuelles (cf. figure a) ayant pour objectif de capitaliser des connaissances sur l’adéquation entre situations et activité permettant notamment par la suite d'être proactif dans les situations futures. Un deuxième volet de travaux utilise une approche multi-agents pour apprendre les actions que doit réaliser le système en observant les actions utilisateurs (travaux décrits dans la partie "démonstrations" de ce document).
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Accès en environnement pervasif (cf. figure b) : une thèse (soutenance décembre 2012) propose un modèle d’accès à l’information prenant en compte les droits d’accès utilisateur mais aussi sa situation (tâche, localisation) et le degré d’importance de celle-ci. L’objectif est de proposer des mécanismes semi-automatiques permettant d’apporter l’information la plus pertinente et "utile" à l’utilisateur. Cette étude a été appliquée aux modèles de systèmes d’information médicaux.
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Analyse des "Annotations sociales" qui permettent à l’utilisateur de commenter/compléter/critiquer des informations qu’il manipule au travers du SI. Ces annotations, partagées, sont notamment liées à une mesure de validité sociale qui permet d’identifier si une annotation fait consensus ou non dans la communauté d’usagers intéressées par les dites informations. Ces travaux ont été réalisés dans le cadre d’une thèse soutenue en 2008.
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Profil utilisateur interopérable : une thèse (soutenue en novembre 2006) propose un modèle avec processus associés permettant de modéliser et manipuler des profils dans un contexte multi-applications. Cette proposition repose sur une couche sémantique partagée associée à un ensemble de fonctions permettant de convertir une portion d’un profil dans une application pour une autre application. Cette conversion centralisée favorise la liberté de chaque application de modéliser le même usager de manière différente par rapport aux autres applications.
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Profil utilisateur générique "social" : une thèse (soutenance décembre 2012) propose un modèle des centres d’intérêts d’un utilisateur indépendant de tout système d’information et donc échangeable, dont la sémantique est issue d’une taxonomie, et intégrant un volet "social" permettant de décrire les centres d’intérêts d’un utilisateur, sans connaissance a priori, à partir de son réseau social (par exemple facebook, viadeo, linked-in, échanges de mails, réseau professionnel).
Domaines d’application potentiels
D’un point de vue SI, les applications envisagées en intelligence ambiante concernent principalement la recommandation et la personnalisation d’informations. Les applications potentielles sont nombreuses, citons : l’ambiant au domicile pour apporter de l’information "tout le temps" (santé, contrôle à distance, confort), des applications ambiantes et mobiles telles que les SI de tourisme ou de visites (régions, musées, …), la relation clients et les services associés (ciblage d’information, de services, …), la santé en intégrant le côté patient mais aussi l’ensemble des personnes autour (soignants, famille, proches, voisins, …).
Bibliographie
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Mihaela Brut, Dana Al Kukhun, André Péninou, Marie-Françoise Canut, Florence Sèdes. APHR: Annotated Personal Health Record for Enabling Pervasive Healthcare (regular paper). Dans : International Workshop on Managing Health Information in Mobile Applications, at 12th IEEE International Conference on Mobile Data Management (HiMOA 2011), Lulea, Sweden, 06/06/2011-09/06/2011, Vol. 2, Sandra Geisler, Andreas Lorenz, Christoph Quix (Eds.), IEEE Computer Society, p. 73-79, juin 2011.
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Hamdi Chaker, Max Chevalier, Chantal Soulé-Dupuy, André Tricot. Business Context Information Manager: application to Information Retrieval (regular paper). In : International Conference on Advances in Human-oriented and Personalized Mechanisms, Technologies, and Services (CENTRIC 2011), Barcelone, 23/10/2011-28/10/2011, IARIA, pp. 28-33, October 2011.
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Hamdi Chaker, Max Chevalier, Chantal Soulé-Dupuy, André Tricot. Improving information retrieval by modelling business context (regular paper). In : International Workshop on User Profiles in Multi-application Environments (at CENTRIC 2010) (MultiA-Pro 2010), Nice, 22/08/2010-27/08/2010, IEEExplore digital library, pp. 121-126, August 2010.
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Max Chevalier, Christine Julien, Chantal Soulé-Dupuy. User Models for Adaptive Information Retrieval on the Web: towards an Interoperable and Semantic Model (peer review invited paper). In : International Journal of Adaptive, Resilient and Autonomic Systems, IGI Global, Hershey - USA, Vol. 3 N. 3, August 2012
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Valérian Guivarch, Valérie Camps, André Péninou. Context awareness in ambient systems by an adaptive multi-agent approach (regular paper). Dans : International Joint Conference on Ambient Intelligence, Pisa - Italy, 13/11/2012-15/11/2012, 2012.
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Dieudonné Tchuente, Marie-Françoise Canut, Nadine Jessel, André Péninou, Florence Sèdes. A community based algorithm for deriving users' profiles from egocentrics networks (regular paper). Dans : IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM 2012), Istanbul, 26/08/2012-29/08/2012, IEEE Computer Society, 2012.
EcoToul : Mobilité intelligente par géolocalisation de smartphones
Participants
Les participants à cette action sont :
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Marie-Pierre Gleizes
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Georges da Costa
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Jean-Marc Pierson
Description
Problématique
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Plusieurs dizaines de milliers de personnes circulent quotidiennement dans l’agglomération toulousaine.
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Cette activité peut être comparée à celle d’une fourmilière où l’information anonymisée de chacun pourrait bénéficier à autrui sans l’instauration d’infrastructure lourde -et donc coûteuse- supplémentaire.
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La plateforme EcoToul [1] est une application gratuite sur smartphone qui offre aussi un service centralisé dédié aux décideurs permettant de les assister pour mieux maitriser le trafic dans l’agglomération.
Principe
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Chaque usager fournit sa position au central par 10 secondes
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Le centre de régulation calcule les données trafic
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L’usager accède gratuitement aux infos trafic en temps réel
Comment?
Filtrées par la technologie des AMAS [2], les données de géolocalisation fournissent une information par rue : sens de circulation, trottoirs, passages piétons, etc.
Les informations sont diffusées en temps réel avec une période de rafraichissement de l’ordre de cinq minutes.
Verrous scientifiques
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Confidentialité des données et respect de la vie privée.
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Traitement temps réel de milliers de données d’usagers.
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Optimisation énergétique des smartphones
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Filtrage de données imprécises, incertaines, dynamiques.
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Catégorisation de l’activité de chaque usager (déplacement par véhicule/2 roues/piétons, attente à un guichet…
[1] Projet en partenariat avec la société UPETEC (www.upetec.fr) lauréat du concours “appel à idées innovantes” de la communauté urbaine du Grand Toulouse.
[2] G. Di Marzo Serugendo, M.P. Gleizes and A. Karageorgos. Self-organizinf software – From natural to artificial adaptation. Springer, natural computing series, 2011.
POLYMORPHE: Processus Ouvert Libre dYnamique et Multidisciplinaire pour l’autOnomie Retrouvée des Personnes de l’Hôpital au domicilE
Participants
Les participants à cette action sont :
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Fabrice Peyrard (IRIT équipe IRT - INP ENSEEIHT)
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Marina CASULA (LEREPS)
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Isabelle ETCHEVERRY (CLLE)
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Antoine PIAU (CHU ToulouseGérontologie)
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Alice ROUYER (LISST)
Description
Le projet POLYMORPHE vise à proposer un processus collaboratif pluridisciplinaire pour la conception de systèmes socio-techniques ambiants pour l’aide à l’autonomie des personnes de l’hôpital au domicile. L’objectif est de disposer à l’issue du projet d’une méthodologie de conception participative avec les différents acteurs intervenants directement ou indirectement sur cette co-conception du système. Les acteurs initiaux du projet sont des enseignants-chercheurs en informatique (IRIT), en sciences sociales et humaines (LEREPS, CLLE, LISST) et des praticiens hospitaliers en gérontologie et cardiologie (CHU de Toulouse). Parallèlement au PEPS POLYMORPHE a été déposé et accepté le PEPS InOAAB (Indoor Outdoor Actimetry for Autonomy and well-Being) cofinancé par les deux instituts INS2I et INSHS.
C’est avec le centre de prévention de la dépendance de l’hôpital La Grave de Toulouse que nous avons identifié la nécessité d’assister par un système ambiant les personnes en phase de début de dépendance lors de leurs déplacements (et courts séjours éventuels) hôpital-domicile-hôpital, afin de disposer d’informations relatives à ces patients et à leurs suivis médicaux. La conception de la plateforme collaborative s’appuie sur les travaux émanant méthodologies de conception de plateformes collaboratives. Il s’agit maintenant de composer un comité de pilotage (CP) et un comité technique (CT) pour la conception de la HealthBox qui fournira une preuve de concept de la méthodologie de la plateforme collaborative.
Site Web: http://www.irit.fr/polymorphe/